Subset
Export
Sort Primitives
Sort Pipelines
Combinatorial Analysis
KEEP SORTED
0.21980003136476883
0.1922969419807442
0.16681413611895834
0.14707209029618773
0.12918951501012885
0.12281388008704237
0.09064298331868094
0.08942739236752953
0.08068623708305665
0.06071568083113108
0.036924363232881646
0.036526174587533246
0.0037281208785109655
0
0
-0.014102575387743297
-0.016074327359603686
-0.032807139442461955
-0.05756765389227633
-0.06258391753822143
-0.09443005406429299
-0.10736840746833903
-0.11636567239619865
-0.14402643221355574
-0.1899254775020982
-0.2783066216419786
-0.4287210138981273
-0.4
-0.2
0.0
0.2
0.4
Random Forest
Random Trees Embedding
Feature Agglomeration
Polynomial
Select Percentile Classification
Extra Trees
K Nearest Neighbors
Liblinear Svc
Class Balancing
Sgd
Qda
Liblinear Svc Preprocessor
Decision Tree
Categorical Transformer
Numerical Transformer
Bernoulli Nb
Lda
Pca
Extra Trees Preproc For Classification
Kitchen Sinks
Passive Aggressive
Fast Ica
Libsvm Svc
Select Rates
Nystroem Sampler
Gradient Boosting
Kernel Pca
Primitive Type
Preprocessing
Feature Preprocessor
Classifier
Balancing
0.975
0.975
0.9666666666666667
0.9666666666666667
0.9583333333333334
0.9583333333333334
0.9583333333333334
0.9583333333333334
0.9583333333333334
0.9583333333333334
0.9583333332354249
0.95
0.95
0.95
0.95
0.95
0.9416666666666667
0.9416666666666667
0.9416666666666667
0.9416666666666667
0.9416666666666667
0.9333333333333333
0.9333333333333333
0.9333333333333333
0.9333333333333333
0.9249999999999999
0.9166782309688514
0.8957475994513031
0.8916666666666666
0.875
0.8666666666666667
0.8666666666666667
0.8333333333333333
0.825
0.8
0.7999999999999999
0.7666666666666667
0.725
0.6833333333333333
0.6833333333333333
0.6499999999999999
0.34999999999999987
0.34999999999999987
0.33333333333333337
0
0
0
0
0
0
0.975
0.975
0.967
0.967
0.958
0.958
0.958
0.958
0.958
0.958
0.958
0.950
0.950
0.950
0.950
0.950
0.942
0.942
0.942
0.942
0.942
0.933
0.933
0.933
0.933
0.925
0.917
0.896
0.892
0.875
0.867
0.867
0.833
0.825
0.800
0.800
0.767
0.725
0.683
0.683
0.650
0.350
0.350
0.333
0.000
0.000
0.000
0.000
0.000
0.000
auto-sklearn #1
auto-sklearn #2
auto-sklearn #3
auto-sklearn #4
auto-sklearn #5
auto-sklearn #6
auto-sklearn #7
auto-sklearn #8
auto-sklearn #9
auto-sklearn #10
auto-sklearn #11
auto-sklearn #12
auto-sklearn #13
auto-sklearn #14
auto-sklearn #15
auto-sklearn #16
auto-sklearn #17
auto-sklearn #18
auto-sklearn #19
auto-sklearn #20
auto-sklearn #21
auto-sklearn #22
auto-sklearn #23
auto-sklearn #24
auto-sklearn #25
auto-sklearn #26
auto-sklearn #27
auto-sklearn #28
auto-sklearn #29
auto-sklearn #30
auto-sklearn #31
auto-sklearn #32
auto-sklearn #33
auto-sklearn #34
auto-sklearn #35
auto-sklearn #36
auto-sklearn #37
auto-sklearn #38
auto-sklearn #39
auto-sklearn #40
auto-sklearn #41
auto-sklearn #42
auto-sklearn #43
auto-sklearn #44
auto-sklearn #45
auto-sklearn #46
auto-sklearn #47
auto-sklearn #48
auto-sklearn #49
auto-sklearn #50
ACCURACY
ENSEMBLE WEIGHT
MEAN FIT TIME
Remove selected
Remove unselected
Export selected
Export all
By importance
By type
By score
By source
Run
Clear